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公开(公告)号：CN117113158A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311374516.8
申请日：2023-10-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/24 , G06F18/27 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种实验样本分组方法、实验样本收集平台和设备，方法包括：将第一样本进行随机分组；计算当前分组的均衡指标；判断当前分组的均衡指标是否落入阈值范围之内；若是，则中止分组，输出分组结果，分组结果包括分组信息和当前分组的均衡指标；若否，则返回至将第一样本进行随机分组的步骤；其中，确定阈值范围包括：将第二样本进行N次随机分组，输出对应于每一次分组的均衡指标，其中，均衡指标包括：各组样本之间的马氏距离，以及常数回归模型和全参数回归模型之间的AIC差值；在N个分组结果中根据第一预设比例pa选取目标分组，并根据目标分组的均衡指标确定阈值范围。本申请改善了实验样本分组均衡性，使实验结果更加精确。
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公开(公告)号：CN117094826A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311261009.3
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q40/04 , G06Q30/0601 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本申请涉及一种数据交易的匹配方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该数据交易的匹配方法包括：基于各数据提供方的第一语义特征，和各数据采购方的第二语义特征进行匹配，得到第一匹配结果；将第一语义特征和第一图谱特征融合，将第二语义特征和第二图谱特征融合，基于融合结果得到第二匹配结果；利用图计算方法对第二匹配结果进行交易对象分层，并根据分层结果构建交易反馈链路，以使匹配后的交易双方完成数据交易。其能够基于机器学习完成对数据提供方和数据采购方的交易需求的特征表征，进而基于特征表征完成数据提供方和数据采购方的匹配，从而为数据交易过程中的数据提供方和数据采购方实现精确的交易匹配。
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公开(公告)号：CN116579792A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310449475.8
申请日：2023-04-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0283 , G06Q20/38 , G06Q40/04
Abstract: 本申请涉及一种数据定价方法、数据定价装置、数据交易方法和系统，其中，该数据定价方法包括：基于预设的差分隐私模型得到待交易数据的隐私损失信息；至少将待交易数据的状态变量信息和隐私损失信息输入训练完备的动态定价模型，得到待交易数据的参考定价。其通过引入差分隐私技术，结合动态规划模型，在提高数据交易中数据隐私安全度的同时，为待交易数据的定价提供了稳定一致的量化标准，从而在降低数据要素定价的难度的情况下消除了数据信息外泄的情况。
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公开(公告)号：CN115810134B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310110512.2
申请日：2023-02-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/10 , G06V20/62 , G06V10/74 , G06Q30/018 , G06Q40/08
Abstract: 本发明公开了一种车险反欺诈的图像采集质检方法、系统和装置，所述方法由车险理赔质检终端和车险理赔质检服务器执行，包括：通过车险理赔质检终端收集并识别分类包括车损情况、车辆信息、场景信息、驾驶员信息、三方信息在内的图像信息，对图像信息进行筛选，并对筛选后的图像信息进行标注；将标注后的图像信息发送至车险理赔质检服务器，以使车险理赔质检服务器执行图像质检，得到质检结果；险理赔质检服务器将质检结果返回至车险理赔质检终端。本发明方法能够在信息收集的过程中，完成车险现场数据的标注和识别，从收集端规范了数据的采集，提高了图像采集的质量。
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公开(公告)号：CN114462553B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210376689.2
申请日：2022-04-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06K9/62 , G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06Q30/00 , G06Q40/08 , G06F16/51 , G06F16/55
Abstract: 本发明公开了一种面向车险反欺诈的图像标注及要素抽取方法与系统，本发明方法针对车险现场采集，事后补充图片等图像进行反欺诈要素提取。本发明系统包括：车险要素表构建模块，图像采集模块、标注功能模块和要素提取模块，其中标注功能模块包括多标签类别标注模块，车损部位标注模块，人脸标注模块；要素提取模块用于对各个标注数据集进行要素提取。本发明主要聚焦于建立面向车险反欺诈的图像要素标注与提取，使得提取的图像要素更客观，生成可以用于交叉验证车险结构化数据，提高数据质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117853212B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410255763.4
申请日：2024-03-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q40/00 , G06Q40/03 , G06Q30/0601 , G06N20/20 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了一种基于知识迁移和自监督学习的纵向联邦金融风控方法及装置，所述方法首先分别在金融机构和各互联网电商各自本地数据集上进行预训练，其中对有标签的金融机构，进行有监督学习，得到本地预训练模型表示层和推理层，对无标签的互联网电商，进行自监督学习，得到本地预训练模型表示层；然后在重叠数据集上建立纵向联邦风控模型，并利用预训练阶段的本地预训练模型，辅助纵向联邦模型训练，提升纵向联邦模型性能。本发明通过纵向联邦学习，在保护各方数据安全和数据隐私的前提下，实现了用户特征维度的扩展；通过知识迁移和自监督学习，实现了非重叠数据的利用，大大提高了纵向联邦金融风控模型的预测准确度。
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公开(公告)号：CN117853212A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410255763.4
申请日：2024-03-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q40/00 , G06Q40/03 , G06Q30/0601 , G06N20/20 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了一种基于知识迁移和自监督学习的纵向联邦金融风控方法及装置，所述方法首先分别在金融机构和各互联网电商各自本地数据集上进行预训练，其中对有标签的金融机构，进行有监督学习，得到本地预训练模型表示层和推理层，对无标签的互联网电商，进行自监督学习，得到本地预训练模型表示层；然后在重叠数据集上建立纵向联邦风控模型，并利用预训练阶段的本地预训练模型，辅助纵向联邦模型训练，提升纵向联邦模型性能。本发明通过纵向联邦学习，在保护各方数据安全和数据隐私的前提下，实现了用户特征维度的扩展；通过知识迁移和自监督学习，实现了非重叠数据的利用，大大提高了纵向联邦金融风控模型的预测准确度。
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公开(公告)号：CN117094826B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311261009.3
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q40/04 , G06Q30/0601 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本申请涉及一种数据交易的匹配方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该数据交易的匹配方法包括：基于各数据提供方的第一语义特征，和各数据采购方的第二语义特征进行匹配，得到第一匹配结果；将第一语义特征和第一图谱特征融合，将第二语义特征和第二图谱特征融合，基于融合结果得到第二匹配结果；利用图计算方法对第二匹配结果进行交易对象分层，并根据分层结果构建交易反馈链路，以使匹配后的交易双方完成数据交易。其能够基于机器学习完成对数据提供方和数据采购方的交易需求的特征表征，进而基于特征表征完成数据提供方和数据采购方的匹配，从而为数据交易过程中的数据提供方和数据采购方实现精确的交易匹配。
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公开(公告)号：CN116932780A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311179452.6
申请日：2023-09-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种天文知识图谱构建方法、资源查找方法、设备和介质，获取资源对应的天体信息，其中，天体信息包括天体的形态特征和天体的坐标；基于形态特征对天体分类，得到多个天体类别；根据天体的坐标计算同一天体类别下每两个天体之间的距离，将每个天体作为节点，将属于同一个天体类别的每两个天体进行关联，构建得到多个知识图谱；获取各天体的光谱特征，在任意第一知识图谱和第二知识图谱之间，将具备相似光谱特征的天体进行关联。通过本申请天文知识图谱构建方法，提高了构建的知识图谱的准确性，有利于相关人员基于知识图谱搜索系统、完善的天体信息。
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公开(公告)号：CN115410174B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211352917.9
申请日：2022-11-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/56 , G06V10/10 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06Q30/018 , G06Q40/08
Abstract: 本发明公开一种两阶段车险反欺诈图像采集质检方法、装置和系统，该方法包括：步骤一，采集车险现场图片，标注车辆朝向；步骤二，对采集车险现场图片进行目标检测，筛选得到目标坐标；步骤三，根据车辆朝向和目标坐标，计算目标坐标位于整车的具体部位；步骤四，根据步骤二筛选得到的目标坐标，对车险现场图片进行车辆部件检测，得到车辆部件坐标，并进行筛选，得到距离目标坐标最近的车辆部件；步骤五，根据步得到的目标坐标位于整车的具体部位和距离目标坐标最近的车辆部件，得到距离目标坐标最近的车辆部件位于整车的位置，并抽象化为结构化数据。本发明避免了传统保险行业中存在的低质量图片，以及人工识别耗费的大量时间。
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